数据分析

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一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者。年轻人将主要的时间都消费在移动互联网，消费在智能手机上。移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。 金融企业越来越难面对面接触到年轻人，了解年轻人金融产品的需求。 2、消费者需求出现分化，需要寻找目标客户 客户群体正在出现分化，市场上很少有一种产品和一种金融服务可以满足所有用户的需求。金融产品也需要进行细化，为不同客户提供不同产品。 金融企业需要借助于户画像，来了解客户，找到目标客户，触达客户。 二、用户画像的目的 用户画像是在了解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。 三、用户画像工作坚持的原则 用户画像涉及数据的纬度需要业务场景结合，既要简单干练又要和业务强相关，既要筛选便捷又要方便进一步操作。用户画像需要坚持三个原则。 1、信用信息和人口属性为主 信用信息是描述一个人在社会中的消费能力信息。信用信息可以直接证明客户的消费能力，是用户画像中最重要和基础的信息。包含消费者工作、收入、学历、财产等信息。 定位完目标客户之后，金融企业需要触达客户，人口属性信息就是起到触达客户的作用，人口属性信息包含姓名、性别，电话号码，邮件地址，家庭住址等信息

IBM SPSS Modeler 简介 作为 IBM 分析与预测解决方案的重要组成部分，IBM SPSS Modeler 是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型，并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。随着于 2010 年其新版本 14.1 的发布，名字也由 PASW Modeler 更名为现在的 IBM SPSS Modeler 。 SPSS Modeler 提供了各种借助机器学习、人工智能和统计学的建模方法。通过建模选项板中的方法，您可以根据数据生成新的信息以及开发预测模型。每种方法各有所长，同时适用于解决特定类型的问题。 初次上手 典型的 SPSS Modeler 界面如下： 图 1. SPSS Modeler 界面 接下来将详细介绍其基本概念及操作。 基本概念：节点 节点代表要对数据执行的操作。 例如，假定您需要打开某个数据源、添加新字段、根据新字段中的值选择记录，然后在表中显示结果。在这种情况下，您的数据流应由以下四个节点组成： 表 1. 节点示例 变量文件节点，设置此节点后可以读取数据源中的数据。 导出节点，用于向数据集中添加计算的新字段。 选择节点，用于设置选择标准，以从数据流中排除某些记录。 表节点，用于在屏幕上显示操作结果。 基本概念：数据流 SPSS Modeler 进行的数据挖掘重点关注通过一系列节点运行数据的过程

IBM SPSS Modeler Server 支持对数据库供应商的数据挖掘工具和建模工具进行整合，其中包括IBM Netezza、IBM DB2 InfoSphere Warehouse、Oracle Data Miner和Microsoft Analysis Services。实现了在IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性将与数据库的功能和性能相结合，同时还兼备数据库供应商提供的数据库自有算法。模型在数据库创建，然后可以借助 IBM SPSS Modeler 界面以正常方式浏览模型并为之评分。 那么使用 IBM SPSS Modeler 访问数据库自有算法有什么优势呢？主要是两方面： 1.数据库内的算法常常与数据库服务器紧密集成，这有助于提高性能。 2.在“数据库内”构建和存储的模型不仅由可访问数据库的应用程序共享，且更易于在这些应用程序中部署。 接下来我们以Microsoft Analytics Services为例，介绍如何配置以及使用数据库内建模功能。 IBM SPSS Modeler 支持集成下列Analysis Services算法包括： 决策树 聚类 关联规则 朴素贝叶斯 线性回归 神经网络 Logistic回归 时间序列 序列聚类 安装与配置： 在您的机器上，必须安装以下模块： IBM SPSS Modeler Client IBM SPSS

网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具。 1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。 　　 2. Clicky 与Google Analytics这种庞大的分析系统相比，Clicky相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直观的反映出当前站点的访问情况，而且UI也比较简洁清新。 　　 3. Woopra Woopra将实时统计带到了另一个层次，它能实时直播网站的访问数据，你甚至可以使用Woopra Chat部件与用户聊天。它还拥有先进的通知功能，可让你建立各类通知，如电子邮件、声音、弹出框等。 　　 4. Chartbeat 这是针对新闻出版和其他类型网站的实时分析工具。针对电子商务网站的专业分析功能即将推出。它可以让你查看访问者如何与你的网站进行互动，这可以帮助你改善你的网站。 　　 5. GoSquared

numpy数组的合并 按行合并 import numpy as np A = np.array([1, 1, 1]) B = np.array([2, 2, 2]) print(np.vstack((A, B))) # 按行合并 C = np.vstack((A, B)) print(A.shape, B.shape, C.shape) #result [[1 1 1] [2 2 2]] (3,) (3,) (2, 3) 首尾合并 # 首尾合并 D = np.hstack((A, B)) print(A.shape, B.shape, D.shape) print(A[np.newaxis, :]) print(np.concatenate((A, B, B, A))) #result (3,) (3,) (6,) [[1 1 1]] [1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1] 来源： CSDN 作者： ZhengJohn 链接： https://blog.csdn.net/qq_38336343/article/details/104600740

作为推送行业领导者，截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿（含海外），接入应用超过43万，独立终端覆盖超过10亿 （含海外）。个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。其次，作为推送技术服务商，个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求，例如：消息推送和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外，推送业务并不是单纯的消息下发，它需帮助客户通过数据分析把合适的内容在合适的场景送达给合适的人,这要求系统支持数据挖掘，并保证数据实时性。最后，个推要求快速响应数据分析需求。因此，个推大数据系统面临着数据存储、日志传输、日志分析处理、大量任务调度和管理、数据分析处理服务高可用、海量多维度报表和快速响应分析和取数需求等方面的挑战。 大数据系统演进之路 面临诸多挑战，个推大数据系统在逐步发展中不断完善。其发展可分为三个阶段。一是统计报表，即传统意义的BI；二是大数据系统的基础建设阶段；三是工具、服务和产品化。 个推大数据系统演进第一阶段：统计报表计算 早期由于数据处理无太复杂的需求，个推选择几台高性能的机器，把所有数据分别放在这些机器上计算。只需在机器上多进程运行PHP或Shell脚本即可完成处理和统计

在之前的文章《Bagging 或Boosting让你的模型更加优化》中，我们介绍了可以通过Bagging或Boosting技术，使得模型更加稳定和准确率更高，那么今天要介绍的随机森林算法，本身的算法逻辑已经使用了Bagging技术，来构建多棵树，最终实现构建“森林”的目的。 首先我们先来了解下这个算法，记住几个要点就可以： 1.在 IBM SPSS Modeler 中，随机森林构建的每棵树，使用的算法是C&RT，关于C&RT算法的介绍可以参考之前的文章《 IBM SPSS Modeler算法系列------C&R Tree算法介绍 》； 2.使用Bagging,每构建一棵树，都是通过随机选择样本数据来构建（有放回的）； 3.除了使用Bagging技术，对使用的输入指标，也随机选择。比如说一共有20个输入指标，每选完一次样本数据后，会再随机选择其中的10个指标来构建树。 4.最终的预测结果，会综合前面构建的决策树通过投票的方式得到最终的预测结果，如果是数值型的预测，则是取平均值做为最终的预测结果。 5.在 IBM SPSS Modeler 中，随机森林算法不仅支持传统的关系型数据库，比如DB2、Oracle、SQL Server等通过ODBC可连接的数据库，也支持Haoop分布式架构的数据，它可以生成MapReduce或者Spark，放到Hadoop平台上去执行，从而提升整个计算效率

Python能够这么火其中一个重要的原因是数据分析带起来的。Python的优点有很多，要是能运用到工作中，会发现工作的效率大大提升，当然涨薪也是再正常不过的事情。 互联网公司很多人都喜欢用Python完成自动化办公，表格处理，数据分析、图表制作等工作。无论你是运营、产品还是做研发在数不清的场景下，数据分析就是你的基本功，它不单单是一个职位，而是一个技能。 但是很多人一提到据分析，不知道该如何系统的去学习，知识零散又没有重点。常常毫无头绪，搞不清关键数据。有的人觉得花了很多钱，报了不少课程，但是收益缺微乎其微。 为了帮助大家更轻松的学好Python爬虫技术，Python数据分析,我给大家分享一套Python学习资料，推荐一个学Python爬虫技术的学习裙；五八三二六二一六八，无论你是大牛还是小白，是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习！裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！ 敲重点，别急！这里给大家详细分享一下Python数据分析知识路线图 来源： https://www.cnblogs.com/ITbiancheng/p/12389866.html

第2章 结构为王——确定分析思路 2.1 数据分析方法论 我们把这些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为 数据分析方法论 。 在分析方法论指导下开展分析，以确保分析结果具有指导意义(确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性)。 PEST分析理论 主要用于行业分析。 4P分析理论 主要用于公司整体经营情况分析。 逻辑树分析理论 可用于业务问题专题分析。 用户行为理论 的用途较单一，就是用于用户行为研究分析。 5W2H分析理论 的用途相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 2.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 数据分析方法论 主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论 主要从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。 数据分析法 则是指具体的分析方法，主要从微观角度指导如何进行数据分析。 数据分析 服装制作 方法论 5W2H、4P、逻辑树等分析思路 服装设计图 工具 EXCEL、SPSS、SAS等 剪刀、缝纫机、电熨斗等 技术 交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等 平面、立体裁剪等、合缝、包缝、骑缝等、压烫、吸烫、坐烫等 2.1.2 数据分析方法论的重要性 数据分析方法论 主要有以下几个作用：